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Google 在 Antigravity SDK 中新增了对本地模型的支持，开发者可以把智能体工作流直接跑在自己的电脑上，不再必须调用云端模型。以前这类工作流通常依赖云端，代码和数据要发出去，还受网络和推理费用限制。现在开发者能自己掌控数据隐私、推理成本、网络依赖和算力分配，同时仍可按需混用云端模型处理更复杂的任务。对开发者来说，写智能体时更省钱、更私密，弱网环境下也能跑。文中未说明具体支持哪些本地模型、开放时间或可用范围。
shootdaj/skills · Portable agent skills for Claude Code & Codex — one source of truth, synced across machines
这是一个个人维护的便携式 Agent 技能（agent skills）集合，面向 Claude Code、Codex、Cursor 和 Hermes 等 AI 编程终端。它通过将共享技能以符号链接方式安装到各终端，实现单一来源、多处同步，编辑后通过 git pull 即可在所有机器（笔记本、工作站、远程服务器）上生效。仓库提供一条 npx 命令完成全局安装与更新，并内置大量技能，涵盖 DJ 演出准备（曲目获取、Soulseek 下载、调性排序、播放列表导出）、HTML 报告发布、浏览器购物比价、项目状态回顾、CapCut 草稿生成、UI/UX 与前端设计、知识图谱生成、Token 压缩沟通模式、深度访谈、Azure 静态站点发布等。仓库还包含若干带原作者署名与许可证的第三方技能搬运副本，并定义了每个技能以 SKILL.md 加 references/assets 目录组织的固定布局。
Cursor 团队说，他们优化了智能体（也就是能自己连续干活的 AI）跑长任务时的“上下文”组织方式：过去每轮请求都要重复带上大量系统提示和工具说明，费用高。现在他们精简了约 66% 的系统提示，把低频工具改成按需加载，并在 GPT-5.6 之后利用 OpenAI API 显式标记缓存断点，还改为每十行才标一次行号、更谨慎地使用子智能体。结果是整体 token 成本降低 7%，冷缓存未命中率降低 20%，缓存读取 token 减少 1.6%，智能体质量没有下降。这些经验也被用到了 Grok Bot 上。